我們與開發(fā)人員進(jìn)行了交流，了解他們對(duì) AI 的創(chuàng)造性使用方式，包括 PR 審查、創(chuàng)建學(xué)習(xí)路徑和生成數(shù)據(jù)模型。

譯自5 Creative Ways Developers Are Using AI，作者 Jeff James。

隨著 AI 在科技領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，以及隨之而來的人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼平臺(tái)、工具和服務(wù)的數(shù)量不斷增加，開發(fā)者們正在努力尋找最佳方式利用 AI 來幫助他們完成編程任務(wù)和目標(biāo)，利用 AI 來提高效率，同時(shí)處理一些更繁重和耗時(shí)的編程任務(wù)。

為此，我與幾位開發(fā)者進(jìn)行了交談，了解他們使用 AI 的一些創(chuàng)意方式。雖然許多人使用GitHub Copilot、Claude 3 Opus、Pieces for Developers和Codeium等工具來幫助生成代碼和自動(dòng)化任務(wù)，但開發(fā)者們一直在探索 AI 可以幫助他們提高效率的其他方式。

1. 代碼測(cè)試和 PR 審查

“我知道有人使用 AI 來編寫他們編寫的代碼的單元測(cè)試，”資深軟件工程師兼Audiofeed聯(lián)合創(chuàng)始人 Shane Thomas 說。“這為他們節(jié)省了大量時(shí)間，不必一遍又一遍地編寫相同類型的測(cè)試。他們?nèi)匀恍枰?yàn)證結(jié)果，但他們似乎從中獲得了良好的結(jié)果。”

雖然使用 AI 進(jìn)行單元測(cè)試有其優(yōu)勢(shì)，但其他專家（如Tia的技術(shù)主管Swizec Teller）建議謹(jǐn)慎依賴 AI 進(jìn)行測(cè)試。在X 上發(fā)布的筆記中，Teller 建議開發(fā)者在某些情況下使用 AI 進(jìn)行測(cè)試，例如使用 AI 生成大量“多樣化的生產(chǎn)級(jí)輸入”。

開發(fā)者們還使用 AI 來模擬代碼審查，這可以幫助開發(fā)者為與人類同事的審查做好準(zhǔn)備。“我知道有人使用 AI 作為其團(tuán)隊(duì)成員拉取請(qǐng)求審查的第一步，”Thomas 說。“他告訴我，他收到了其他工程師關(guān)于他的 PR 審查的全面性的評(píng)論……但他的許多筆記最初是由 AI 標(biāo)記的。”

2. 學(xué)習(xí)路徑

教育和學(xué)習(xí)是開發(fā)者將 AI 用于好處的另一個(gè)領(lǐng)域。

“Bekah Hawrot Weigel，OpenSauced的技術(shù) AI 倡導(dǎo)者說：“我一直使用 ChatGPT 為我創(chuàng)建學(xué)習(xí)路徑，以便我能夠更深入地了解提示。我給了它關(guān)于我們每天應(yīng)該做什么的指示，并要求它想出一個(gè)我們可以討論的活動(dòng)。”

3. 自動(dòng)化重復(fù)性任務(wù)

開發(fā)者使用 AI 的另一種創(chuàng)意方式是自動(dòng)化一些最繁重和耗時(shí)的開發(fā)任務(wù)，例如通過分析復(fù)雜的代碼來幫助進(jìn)行代碼維護(hù)和跟蹤難以捉摸的錯(cuò)誤。在最近發(fā)表在 The New Stack 上的一篇文章中，Tabnine的首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Eran Yahav建議 AI 將有助于消除一些枯燥乏味的工作。

Yahav 寫道：“AI 編碼工具自動(dòng)化了如此多的任務(wù)，開發(fā)者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)他們獲得的一些技能將不再需要。但這沒關(guān)系，因?yàn)樵S多技能都涉及開發(fā)者樂于放棄的枯燥乏味的工作。”

4. 面向程序員的 AI 驅(qū)動(dòng)的搜索

雖然所有開發(fā)者都依賴搜索和 AI 工具來幫助他們解決代碼問題，但有些人一直在使用新的 AI 驅(qū)動(dòng)的工具來幫助找到人類專業(yè)知識(shí)。

Weigel 說：“我在這里有偏見，因?yàn)槲以?OpenSauced 工作，但我們創(chuàng)建了一個(gè)名為StarSearch的工具，它允許你通過索引各種形式的開發(fā)者活動(dòng)（包括 git 歷史記錄）來找到開源領(lǐng)域的‘明星’。例如，你可以要求它幫助你找到既了解 Rust 又了解 Tailwind 的開發(fā)者。這是一個(gè)很好的例子，說明 AI 如何能夠超越代碼補(bǔ)全，并提供對(duì)開源的更深入見解，從而增強(qiáng)開發(fā)者發(fā)現(xiàn)和協(xié)作。”

5. 生成文檔和數(shù)據(jù)模型

“Pieces for Developers的首席技術(shù)官兼創(chuàng)始工程師Mark Widman說：“我經(jīng)常使用的一些非常棒的 [例子] 是 [使用 AI 來] 編寫單元測(cè)試、文檔，以及幫助進(jìn)行數(shù)據(jù)模型和名稱生成。”

The New Stack 撰稿人 Jon Udell 也撰寫了有關(guān)使用人工智能改善文檔的文章，并且詳細(xì)介紹了他使用 Unblocked 等由 LLM 支持的工具來增強(qiáng)代碼文檔的創(chuàng)建和維護(hù)的經(jīng)驗(yàn)。

“從頭開始編寫文檔和從頭開始編寫代碼一樣罕見。您通常會(huì)更新、擴(kuò)展或重構(gòu)現(xiàn)有文檔。”Udell 寫道。“我的期望是，一個(gè)包含代碼和文檔的 LLM 支持的工具可以提供有力的幫助，而 Unblocked 做到了。”

注意事項(xiàng)與顧慮

雖然 Widman 總的來說（特別是 OpenAI API）樂于見到 OpenAI 取得的全部進(jìn)展——特別是后者如何更貼合開發(fā)者工作流——但他警告說要讓迄今為止所做工作變得更好，還有很多工作要做。“我相信，他們?cè)跀?shù)據(jù)隱私、額外操作系統(tǒng)支持[和減少大型]延遲成本等方面仍然有很長(zhǎng)的路要走。”

我已經(jīng)稍微涉及了人工智能供應(yīng)商尚未在數(shù)據(jù)隱私方面進(jìn)行的工作——請(qǐng)參見我上一篇專注于 AI 驅(qū)動(dòng)的開發(fā)工具的文章中的“缺點(diǎn)和警告”部分——但在考慮將 AI 用于創(chuàng)意用途時(shí)，開發(fā)者還應(yīng)關(guān)注其他問題。一種危險(xiǎn)是對(duì) AI 過度依賴以完成過多任務(wù)，這可能導(dǎo)致代碼質(zhì)量降低，而開發(fā)人員在沒有 AI 幫助的情況下無法執(zhí)行開發(fā)任務(wù)。

2023 年，GitClear 發(fā)表了一項(xiàng)研究，表明 AI 輔助開發(fā)對(duì)“代碼質(zhì)量施加了‘向下壓力’”，對(duì)“可維護(hù)性造成了‘令人不安的趨勢(shì)’”，并強(qiáng)調(diào)了“... 創(chuàng)作者在撰寫后的兩周內(nèi)被還原或更新的 [代碼] 行數(shù)百分比預(yù)計(jì)與 2021 年人工智能前基線相比，2024 年將翻一番。”

人工智能輔助編程：最好的還在后頭嗎？

盡管存在一些警告和潛在缺點(diǎn)，但技術(shù)的不可阻擋的進(jìn)步意味著未來還將有更多的人工智能驅(qū)動(dòng)的發(fā)展，程序員可以期待并根據(jù)自己的定制需求進(jìn)行創(chuàng)造性改編。Rainstorm Technologies 所有者、經(jīng)驗(yàn)豐富的軟件開發(fā)人員克里斯蒂安·蘭斯特倫指出了 GitHub Copilot Workspace 等即將推出的工具如何將開發(fā)人員的生產(chǎn)力提升到新的高度。“

它尚未向公眾開放，但我對(duì) Copilot Workspace 非常感興趣，”蘭斯特倫說。“我已被列入候補(bǔ)名單，我很高興看到它將如何加速我的工作。”

Ranstrom 表示：“它尚未向公眾開放，但對(duì)于 Co-pilot Workspace 我非常期待。“我在等待名單上，并很高興看到它將如何加快我的速度。”

Widman 鼓勵(lì)開發(fā)人員檢查人工智能在軟件開發(fā)以外的其他方式中的使用方式以獲得靈感，然后針對(duì)開發(fā)人員對(duì)這些示例進(jìn)行調(diào)整和應(yīng)用。他還認(rèn)為，由于人工智能研究人員和開發(fā)人員的開創(chuàng)性工作，將會(huì)出現(xiàn)更多富有創(chuàng)意的用例。

“我堅(jiān)守的最重要的事情之一就是，我們建立在巨人的肩膀上，因此看看目前有哪些可用并且應(yīng)用于你的領(lǐng)域來幫助改善流程、節(jié)省時(shí)間[和]金錢以及更多驚人的事情，并沒有什么壞處！”